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提出ROM实时缓解推理模型过度思考

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AI 综述

论文作者提出ROM(Real-time Overthinking Mitigation)方法,用仅占骨干参数0.07–0.25%的轻量流式检测器,在大推理模型(LRM)推理边界实时检测并干预冗余思考。其依据是从深层隐状态可解码出有效推理转向冗余推理的转变。 论文结果显示:ROM_CSC将回答长度缩短28–77%(平均45%),在全部25个设置中均有显著缩短,其中22个设置精度持平或超过普通解码;在两个骨干上的测量显示端到端时延降低20–70%,每步解码检测开销低于0.5%。检测头用共享MATH500监督按各骨干分别训练,可零样本迁移到四个未见基准。

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报道时间线

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10月31日
  1. arXiv cs.AI
    ROM:基于流式检测与干预的实时过思考缓解方法

    研究者提出 ROM(Real-time Overthinking Mitigation),通过仅占骨干参数 0.07–0.25% 的轻量流式检测器,在推理边界实时干预大推理模型(LRM)的冗余思考。

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